[Из песочницы] Камера Amazon DeepLens с глубоким обучением. Распаковка, подключение и развертывание проекта06.06.2020 01:47

В начале года мы с коллегой начали интересоваться различными технологиями связанными с искусственным интеллектом и машинным обучением. Для начала решили попробовать освоить продукт компании Amazon — камеру AWS DeepLens. Мы заказали устройство на официальном сайте и хотим поделиться опытом использования. В настройке и подключении камеры есть множество нюансов и на данный момент по этому вопросу мало структурированной документации, что приводит к большим трудозатратам при установке и настройке. Надеемся, этот tutorial поможет избежать траты времени и вы сможете быстро начать пользоваться устройством.

Что такое AWS DeepLens?

AWS DeepLens — это камера с поддержкой глубокого обучения (Deep Learning) компании Amazon. Представляет собой камеру закрепленную на небольшом системном блоке с процессором Intel Atom и системой Ubuntu 16.04 LTS. О ней пару лет назад была новость на Хабре.

Особенность устройства в изначальной настройке под работу с Deep Learning. На AWS DeepLens предустановлено специальное ПО, позволяющее развернуть несколько проектов подготовленных для работы с Deep Learning.

Для развертывания подготовлены следующие проекты:

Точное обнаружение и распознавание объектов;
Классификация еды по критерию «хот‑дог или не хот‑дог»;
Распознавание собак и кошек с помощью DeepLens;
Распознавание около двухсот видов птиц;
Распознавание более чем 30 видов действий, таких как чистка зубов, нанесение губной помады или игра на гитаре;
Обнаружение человеческих лиц;
Определение положения головы под девятью разными углами.

Каждый проект представляет собой обученную модель, готовую к использованию. Само обучение моделей делать на AWS DeepLens нельзя. Проекты загружаются из интернета. Но после загрузки камера может делать логические выводы без интернета — локально.

Для подготовки и обучения модели необходимо использовать отдельный сервис — AWS SageMaker. После того как модель подготовлена и обучена её можно переносить на AWS DeepLens и уже здесь тестировать и дорабатывать. В AWS DeepLens также можно импортировать обученную во внешней среде модель.

Распаковка

Посылка с AWS DeepLens пришла через 2 недели после заказа на официальном сайте. Доставили прямо в офис по указанному адресу. Камера пришла в фирменном пакете амазоновской службы быстрой доставки «Prime».

Сама камера упакована в фирменную коробку.

Внутри коробки руководство по быстрому старту со ссылкой на страницу регистрации продукта.

В комплекте идет:

MicroSD карта памяти от SanDisk на 32 Гб;
Адаптер для подключения к сети из 2-х частей;
USB-провод для подключения к компьютеру.

Вот так выглядит сама камера спереди и сзади.

Само устройство компактное (94×47х168 мм), места на столе занимает немного, что очень удобно.

Подключение и настройка

Весь процесс подключения и настройки состоит нескольких шагов:

Первичное подключение камеры к компьютеру через провод и регистрация продукта локально;
Подключение к интернету через Wi-fi и регистрация в AWS Management Console;
Создание нового проекта и выбор подготовленной модели;
Загрузка проекта с моделью на устройство AWS DeepLens (на устройстве 16 ГБ встроенной памяти + карта на 32 Гб в комплекте);
Развертывание проекта на устройстве;

После того как все шаги пройдены можно работать с входными данными видеокамеры и получать необходимые логические ответы от устройства.

1. Подключаем камеру к интернету

Для подключения AWS DeepLens к интернету необходимо зайти в административную панель камеры со своего компьютера и прописать настройки wi-fi для этого подключения. Cвяжем ваш компьютер и AWS DeepLens по wi-fi.

Для начала берем зубочистку и нажимаем кнопку «Reset»:

Ждем пока индикатор wi-fi загорится синим:

Подключаемся к AWS DeepLens через wi-fi со своего компьютера. Сеть AWS DeepLens может называется, например «AMDC-Q4US». У каждого устройства сеть может называться по своему, её название обозначено на упаковке.

Затем открываем браузер и заходим в устройство по ссылке: deeplens.config

Далее войдя в админку подключаемся к Wi-fi, используя номер устройства и пароль указанные на нижней стороне камеры.

После того устройство будет подключено к интернету, статус устройства в консоли отобразится зелёным.

2. Устанавливаем сертификат безопасности

Для безопасной, зашифрованной передачи данных между камерой и серверами Amazon необходим сертификат безопасности. Его можно загрузить по ссылке указанной на шагах установки в deeplens.config

После того, как сертификат загружен, нужно задать и запомнить код доступа к устройству (ssh-password).

Важно: если вы забудете пароль, придется делать «factory reset» и полностью переустанавливать операционную систему на AWS DeepLens.

Соединяем устройство и ПК проводом

Встроенный туториал Амазона подсказывает как и что делать.

После того как сертификат установлен нужно связать камеру и компьютер с помощью USB-провода для последующей регистрации на сайте Amazon.

Если всё сделано корректно, загорится синий индикатор.

После того как провод подключен — вводим серийный номер устройства.

Убеждаемся что камера подключена к вашему компьютеру и сети по USB.

4. Регистрируем устройство на сайте Amazon

Для начала необходимо создать AWS-аккаунт, если его у вас нет: portal.aws.amazon.com/billing/signup

После того, как аккаунт создан, идём на страницу продукта и нажимаем «Зарегистрировать ваш DeepLens»: aws.amazon.com/deeplens

Далее выбираем «Root user» и вводим логин и пароль от аккаунта AWS.

Вводим имя устройства и нажимаем «Register Device».

Ждем когда наше устройство зарегистрируется.

Ура, зарегистрировалось!

Теперь можно отсоединить USB и управлять камерой по Wi-fi.

С каждой отдельной Wi-fi сети необходимо зарегистрировать новое устройство. То есть с домашнего и офисного компа будут отображаться разные устройства.

5. Создаем проект

После входа в панель управления, набираем название нашего устройство в строке «AWS services» и выбираем «AWS DeepLens».

Далее выбираем «Create new project».

Выбираем «Use a project template». Ниже отмечаем готовый шаблон проекта. Нажимаем «Далее». Обращаем внимание, что можно выбрать проект «с чистого листа», но это отдельная тема для последующего изучения.